2023年10月，《Scientific Reports》发表了一种新的alignment-free计算方法GeneToCN，该方法计算FASTQ文件中基因特异性k-mer的频率，并使用这些信息推断基因的拷贝数...GeneToCN是一种新的alignment-free方法，用于对拷贝变异基因进行目标拷贝数估计。开发团队特别注意在基因区域中选择稳健可靠的k-mers。...GeneToCN可以在不需要队列数据的情况下估计单个样本的拷贝数。...使用 GeneToCN估算500人（EstBB）的拷贝数分布 通过比较同一样本中来自Illumina、PacBio和Oxford Nanopore数据的拷贝数预测结果，研究了在不同技术生成的测序数据上使用...GeneToCN基因分析的源代码可和k-mer数据库可从如下链接获取： https://github.com/bioinfo-ut/GeneToCN k-mer计数软件GenomeTester4的二进制文件和源代码可从如下链接获取
（a）显示了从查询点云提取的稳定三角形描述子（STD），（b） 显示从历史点云提取的STD。在（c）中，点云的这两个帧之间的STD匹配示例。...提出了一种基于关键帧的快速关键点提取方法，为了表示场景的结构信息，将点云投影到平面边界并提取其中的关键点，这将与相邻关键点形成三角形描述子。...，这些关键帧具有从几次连续扫描中累积的点云数据，因此无论特定的激光雷达扫描模式如何，都会增加点云密度。...利用关键帧中提取的关键点，我们构建一个k-D树，并为每个点搜索20个相邻点以形成三角形描述子。...B、 循环候选帧搜索 由于可以从关键帧中提取数百个描述子，为了快速查询和匹配描述符，我们使用哈希表来存储所有描述子，使用描述子中具有旋转和平移不变性的六个属性来计算哈希键值，它们分别是边长l12、l23
摘要 本文提出了一种新颖的基于LiDAR强度图像的实时定位和地图构建方法，解决了在非结构化环境中几何退化问题，传统基于LiDAR的前端里程计大多依赖于点、线和平面等几何特征，如果环境中缺乏这些特征，则整个里程计系统可能会失效...主要贡献 提出了一种基于LiDAR强度SLAM方法，直接从强度图像中提取特征点并执行扫描点云配准来估计机器人的自我运动，主要贡献包括： 一种新颖的基于LiDAR强度图像的实时SLAM系统，旨在解决几何退化问题...，我们需要提取用于扫描数据的配准的代表性点，从而减少用于优化的点的数量，为了减少用于优化的点的数量，Zhang等人尝试提取边缘和平面特征，当前帧的边缘特征点可以与地图中的边缘匹配，平面特征也是如此。...位姿图优化 在地图优化期间，可以获得更好的当前帧姿态估计，一旦完成，使用优化结果来纠正未来帧的漂移，并实时发布高频率优化的里程计，在后端，基于LiDAR关键帧构建位姿图，首先使用三个标准从整个LiDAR...总结 在本文中，我们提出了一种新颖的基于强度的纯LiDAR SLAM方法，我们首先提出了一种新颖的轻量级基于强度的里程计方法，该方法直接匹配从强度图像中提取的3D特征点，然后我们提出了一种新颖的地图优化方法
我只要确定第一帧雷达数据与第二帧雷达数据的时间间隔内，机器人走了多远，再确定第二帧到第三帧雷达数据的时间间隔内，机器人走了多远（位姿变换），依次类推，我们就可以一直确定机器人到底走了多远，确定机器人当前的位姿与初始时刻的相对位姿...一般的处理方法为在图像中提取特征点，然后确定特征点在空间中的坐标值，通过这些特征点，确定机器人在2帧图像间的位姿变换，再确定第二帧图像与第三帧图像间的位姿变换，依次类推，就可以确定了机器人当前的位姿与初始时刻的相对位姿...3.1.3 具体实现方法 对于激光SLAM来说，求从前一帧雷达数据到当前帧雷达数据间的位姿变换，一般将这个过程称为 扫描匹配(scan-matching) 过程。...3.2.2 什么是后端优化 由于前端里程计会有累计误差，那有没有一种方法可以将这种累计误差减小甚至消除掉呢？...3.3 回环检测 我们可以通过后端优化来减小位姿，那么，有没有一种比较强的约束来对优化的方程进行约束呢？ 答案肯定是存在的，那就是回环检测。
我们必须估计相机相对于场地的位置，检测并跟踪每个球员，重新构建他们的身体形状和姿势，并进行组合，”研究人员在他们的研究报告中写道。...“事实证明，在玩Electronic Arts FIFA游戏并拦截引擎和GPU之间的调用时，可以从视频游戏帧中提取深度图。...通过访问GPU调用，可以捕获每帧的深度和颜色缓冲区。一旦在给定的帧中捕捉到深度和颜色，我们就会用它来提取球员。” 为了验证系统，该团队用YouTube上十个高分辨率职业足球比赛测试了他们的方法。...值得注意的是，该系统仅通过合成视频游戏镜头进行训练。而在现实世界的情况下，该系统带来了值得一看的结果。 ? 重建方法概述。从YouTube视频框中，我们使用字段线恢复相机参数。...然后提取边界框，姿势和轨迹（跨多个帧）来分割球员。使用训练有素的视频游戏数据的深层网络，可以在场中重建每个玩家的深度图，并在3D查看器或AR设备进行渲染。
针对新近发布的固体激光雷达Livox Horizon，提出了一种新的特征提取方法来处理预处理过程中的不规则扫描模式，LiLi-OM（ Livox LiDAR-inertial odometry and...，提出了一种新的特征提取方法，为了以统一的方式直接融合激光雷达和IMU测量，提出了一种基于分层关键帧的方案，使用滑动窗口优化，该系统一般适用于常规和部署的固态激光雷达，它能够实时运行，并提供优于现有系统的里程计精度...图4：针对固态激光雷达所提出的特征提取方法的图示 针对固态激光雷达特征点提取的伪代码 图5：从固态激光雷达提取点云（蓝色）的特征 B 基于关键帧滑动窗口优化的紧耦合激光雷达惯性融合 基于关键帧的方案最初被提出并广泛应用于视觉里程计...LiLi-OM的特征提取统计数据，提取的特征在预处理时按帧计数，而在后端融合时仅按每个关键帧计数相关特征。...总结 在这项工作中，我们提出了一种新的用于实时激光雷达惯性里程计和建图的传感器融合方法，建立了一种基于关键帧的分层方案，通过滑动窗口优化直接融合激光雷达和预积分IMU测量，给定优化的关键帧状态，通过因子图优化获得规则的帧姿势
全局优化 采用了一种位姿图方法进行全局优化。如图6所示，位姿图的节点包括关键帧和子地图，而边代表了涉及关键帧到关键帧和关键帧到子地图的约束。...另一方面，本文中的方法非常稳定，因为它采用了视觉惯性轮融合方法进行姿态跟踪，并使用从鸟瞰图中提取的道路标线的语义特征来构建地图。...在不同条件下使用数据，跟踪和地图构建都是稳定的，这证实了我们算法的稳健性和可靠性。 图7：从VIWFusion模块的姿态构建的语义地图 精度：首先基于基准数据集进行了一项比较实验。...可以看出，使用SPQ循环检测和额外的运动学约束的姿态图优化可以构建更加逼真的地图。 图8：位姿图优化结果 其次进行了定性分析，使用车库平面结构的示意图（如图9a所示）与我们构建的语义地图进行比较。...表II显示了这些地图距离和世界距离之间的平均绝对误差、最大误差和均方根误差（RMSE），从表II中可以明显看出，我们的多传感器融合AVM-SLAM系统具有更高的地图精度。
CLIP（对比语言图像预训练）是一种图像语言预训练模型，它展示了从网络收集的图像文本数据集中学习视觉概念的能力。...具体地说，该模型仅在每个训练步骤中从视频中稀疏地采样一个或几个短片段。 实验结果表明，端到端训练有利于低层特征提取。少量的稀疏采样片段就足以解决视频文本检索任务。...本文的目标不是预训练一种新的视频文本检索模型，而是主要研究如何将知识从图片文本预训练模型CLIP中迁移到视频本文检索任务中 。...3.2 Text Encoder 作者直接从CLIP中的文本编码器来生成文本表示，其文本编码器是一种Transformer结构。这是一个12层，通道为512的模型，有8个注意力头。...Frame Sampling 由于本文的模型是通过帧作为输入直接在像素上进行训练的，因此提取帧是一种重要的策略。一个有效的采样策略需要考虑信息丰富度和计算复杂性之间的平衡。
因此，从视频中提取图像帧是视频理解任务中最基础也是最主要的预处理任务，它为后续的视频理解和分析提供了关键的数据基础。所以本文将介绍一些常用的工具。...ret是布尔值，表示是否成功读取到帧；frame是当前帧的图像数据。 在代码中的注释部分，你可以根据需求对读取的视频帧进行预处理、保存或进行其他操作。...在上述示例中，每一帧都会被读取并显示出来。可以在适当的位置进行帧的保存或其他处理操作，也可以根据需求修改代码提取特定的帧，如按时间间隔、关键帧等。...如果你喜欢在程序中操作，或者程序中集成一些有关视频的操作OpenCV要比FFmpeg方便好用。 其他工具 除了使用FFmpeg和OpenCV，还有其他方法和工具可以用于提取视频帧。...MATLAB：MATLAB是一种强大的科学计算和图像处理软件，它提供了丰富的函数和工具箱用于视频帧的提取和处理。通过MATLAB编程，你可以编写脚本来提取视频帧并进行相应的图像处理操作。
我们在4组不同的数据集上演示了位置识别功能，从10K图像数据库中提取一个候选闭合回路的运算时间少于39毫秒。...如果是从两个视角来初始化特征，就可以采用以下方法：一种是假设局部场景在同一平面内[4]，[22]，然后利用Faugeras等人论文[23]中的单应性来重构摄像头相对位姿。...而另外一种SLAM框架是基于关键帧的，即采用少数筛选过的图像（关键帧）来构建地图，因为构图不再与帧率相关联，因此基于关键帧的SLAM方法不但节省了计算资源，还可以进行高精度的BA优化。...SLAM系统增量式地构建一个数据库，该数据库中包含了一个反向指针，用于存储每个视觉词典里的视觉单词，关键帧可以通过这个数据库查询视觉词典，从而实现高效检索。...如图10（a）所示是ORB_SLAM算法生成的地图中所有关键帧的总数量，图10（b）显示从图像帧中创建或删除关键帧，从中可以看出从关键帧到地图构建需要多久时间。
毫无疑问，从我们的眼睛中提取信息的最有效的方法是使用专用的特写镜头。借助于这样的硬件，我们可以直接跟踪瞳孔中心，从而做出各种各样的令人惊叹的数据资料。...为了消除这些影响，我们在图像中检测人脸而不是眼睛，然后可以在人脸上找到眼睛。 一旦获得含有眼睛的边界框，我们可以从最初的全尺寸摄像头抓拍中提取图像，这样就不会丢失任何信息了。...提取眼睛的步骤 然后我们可以直接使用标准化图片作为输入，但我们有机会做更多有用的工作。 我们计算当前帧和前一帧中眼睛之间的差异来代替使用眼睛图像。...与此同时，因为在100帧的窗中可以随时检测到低于100帧的序列，我们可以增加填充示例。 ? 用于滑动窗口填充低于100帧的样本 通过这些技术，我们可以扩充数据集大约到 1000—2000 个示例。...数据集的张量描述 模型 现在有了数据集，我们需要构建正确的模型来学习和推广这些数据。
一种用于360度全景视频超分的单帧多帧联合网络 论文、代码地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「全景视频超分」，即可直接下载。...我们为360°全景视频的超分构建了第一个数据集。我们希望我们的新见解能够加深对全景视频超分研究的认识。 ? 方法 网络架构 该方法由单帧超分网络、多帧超分网络、对偶网络和融合模块构成。...建立该框架的目的是将单帧和多帧超分方法的优点结合起来，这两种方法分别擅长于空间信息的恢复和时间信息的探索。利用对偶网络来约束解空间。首先，特征提取模块将目标帧及其相邻帧作为输入，生成相应的特征图。...该模块建立在残差块的基础上，其中残差块由Conv-ReLU-Conv组成。特征提取模块的整个过程可以表述为 ? 2. 对齐模块：我们采用可变形卷积网络来执行帧之间的对齐操作。...因此，在我们的方法中，通过给不同的像素赋予不同的权重值来达到这个目的。低纬度的像素可以得到更大的权重。我们采用了一种新的损失函数，即加权均方误差（WMSE），定义如下 ?
通过在具有不同光照条件的多个数据集上进行评估，结果显示该方法在精度和鲁棒性方面优于其他最先进的VO系统，该系统的开源性质使得研究社区可以轻松实现和定制，进一步发展和改进VO在各种应用中的应用。...总体而言，本文的贡献如下： 本文的关键贡献是提出了一种新颖的混合VO系统，可以有效处理不同的光照条件，该系统将传统优化技术的高效性与基于学习的方法的鲁棒性结合起来。...为了提高系统效率，将系统中CNN和GNN的32位浮点运算替换为16位浮点运算，使得特征提取和跟踪比嵌入式设备上的原始代码快五倍以上。...2）匹配：大多数当前的视觉里程计（VO）和同时定位与建图（SLAM）系统使用LBD算法或跟踪样本点来匹配或跟踪线段，LBD算法从线段的局部带区域提取描述子，因此在动态光照环境中，线段检测不稳定，线段长度可能发生变化...关键帧选择 观察到我们系统中使用的基于学习的数据关联方法能够追踪具有大基线的两个帧，因此与其他VO或视觉SLAM系统中使用的逐帧跟踪策略不同，仅将当前帧与最近的关键帧进行匹配，这可以减少跟踪误差。
该网络分析了从足球视频游戏《FIFA》中提取的12000 张 2D 球员图像，以及从游戏引擎提取的相应 3D 数据，以了解两者之间的相关性。...图 2：重建方法的概览 以 YouTube 视频的帧作为输入，我们使用 field lines 来恢复摄像机参数。然后，提取边界框、姿势和轨迹（跨多个帧）来分割球员。...通过在视频游戏数据上训练好的深度网络，我们在游戏环境中重建了每个球员的深度图，这样就可以在 3D 查看器或 AR 设备上呈现出来。 然后，球员们被放在一个虚拟的足球场上。...其结果令人惊叹，并且可以通过 3D 查看器或 AR 设备从任何角度观看比赛。 图3：训练数据：从《FIFA》游戏中提取图像和对应的深度，这里展示了几个可视化为深度图和网格的例子。...通过访问 GPU 调用，可以捕获每帧的深度和颜色缓冲区。一旦特定的帧被捕获了深度和颜色，就可以提取出球员。”
毫无疑问，从我们的眼睛中提取信息的最有效的方法是使用专用的特写镜头。借助于这样的硬件，我们可以直接跟踪瞳孔中心，从而做出各种各样的令人惊叹的数据资料。...为了消除这些影响，我们在图像中检测人脸而不是眼睛，然后可以在人脸上找到眼睛。 一旦获得含有眼睛的边界框，我们可以从最初的全尺寸摄像头抓拍中提取图像，这样就不会丢失任何信息了。...提取眼睛的步骤 然后我们可以直接使用标准化图片作为输入，但我们有机会做更多有用的工作。 我们计算当前帧和前一帧中眼睛之间的差异来代替使用眼睛图像。...与此同时，因为在100帧的窗中可以随时检测到低于100帧的序列，我们可以增加填充示例。 ? 用于滑动窗口填充低于100帧的样本。 通过这些技术，我们可以扩充数据集大约到 1000—2000 个示例。...数据集的张量描述 模型 现在有了数据集，我们需要构建正确的模型来学习和推广这些数据。 我们可以写如下规格： 我们的模型应该能够在每个时间步骤从两个图像中提取信息，结合这些特征来预测用眼睛执行的运动。
LIO直接把当前的扫描点和增量构建的地图对齐，地图点也会辅助基于直接法的VIO系统进行图像对齐。为了进一步提高vio系统的鲁棒性和准确性，作者提出了一种新的方法来剔除边缘或者在视觉中遮挡的地图点。...本文方法可以适用于机械雷达和固态雷达，并能实时的ARM和Intel的处理器上运行，作者已经开源了代码。...2.视觉的测量模型： 当接收到一帧新的图像，我们从全局的视觉地图中提取落在当前视野内的地图点。...视觉全局地图的数据结构和更新的方法如下： 数据结构：为了快速找到落在当前视野内的地图点，我们利用体素保存视觉全局地图。...从当前图像中提取新的大小为8×8像素。并构建金字塔，并保存相机的位姿。 除了向地图点添加patch之外，还需要向视觉全局地图添加新的地图点。
该方法使用 GoogleNet 做了 6 自由度相机 pose 的 regression。训练数据是带有 ground truth pose 的场景帧。 ? 图 1....（2）Toward Geometric Deep SLAM Magic leap 的文章：Toward Geometric Deep SLAM ，介绍了一种非常出色的特征点（角点）提取和匹配的方法，如图...特征点的提取效果 论文中还和 FAST，Harris 等经典特征提取法做了比较，本文的方法对于噪声比较 robust，提取的特征点看着也比 FAST，Harris 舒服，有兴趣的可以细读文章。...我相信本文的方法在今后的特征法 SLAM 系统中定能大放光彩。...：还没有 总结一下 从目前的研究情况来看，深度学习在 SLAM 这个问题上还没有完全取代传统方法的能力。
2 方法 2.1. 概述 图2中我们对CARL架构进行了概述。首先通过一系列时空数据增强为输入视频构建两个增强视图。此步骤称为数据预处理。...通过一系列时空数据增强，从训练视频构建两个增强视图。帧级视频编码器（FVE）和投影头通过最小化两个视图之间的序列对比损失（SCL）进行优化。 2.2....视图构建 首先介绍本方法的视图构建步骤，如图2中的"数据预处理"部分所示。在自监督学习中，数据增强对于避免平凡解至关重要。...这种简单的设计确保本网络可以在超过500帧的视频上进行训练和测试。VTN采用了一种类似的基于Transformer的混合网络来执行视频分类任务。...出乎意料的是，尽管我们的模型没有经过成对数据的训练，但它仍然可以从其他视频中成功地找到具有相似语义的帧。对于所有的AP@K，我们的方法优于以前的方法至少11%。
有兴趣的同学可以关注 直播回放 | 三维激光SLAM原理及开源方案对比 目录 从2D到3D——Cartographer （ICRA2016） 介绍 2D-3D建图比较 开源代码特点 地图设计 匹配方法...如果想要获取真正的三维栅格地图，应该需要定位并且修改源码，找到数据在代码中的存储位置，把submap中的三维栅格地图从protobuf数据流中修改并解析出来。...运动估计 雷达里程计部分，要根据两帧点云，确定相对的位姿变换： 从t时刻的小集合中，选取边缘点，和t-1时刻的大集合中的边缘点，构建点到线的关系，构建方法和LOAM一致。...从t时刻的小集合中，选取平面点，和t-1时刻的大集合中的地面点，构建点到面的关系，构建方法和LOAM一致。...区别：仅用关键帧和之前n+1个关键帧中的特征集合构成地图，进行匹配，构建点到线、点到面的约束； （原先是使用帧到帧的匹配） 关于这点，该方法应该没有使用Lego-LOAM的提取地面特征的方式，因为在实验部分
定量验证结果表明，与之前的单目重建方法相比，该方法可以达到更高的准确度及几何一致性。从视觉上看，本文提出的方法也更加稳定。...但在这些方法对返回结果比较有信心的部分，它们通常会返回非常准确且一致的结果，因为它们严重依赖几何约束。 近期基于学习的方法弥补了这些缺陷，它们利用一种数据驱动的强大先验来预测输入图像的合理深度。...他们利用从视频中借助传统重建方法提取的几何约束来微调网络。因此，该网络学会在特定视频上生成具有几何一致性的深度。 该方法包括以下两个步骤：预处理和测试时训练。...预处理 预处理是从视频帧中提取几何约束的基础。 该研究首先使用开源软件 COLMAP 执行传统的 SfM 重建流程。...表 4：在 TUM-RGBD 数据集上的量化对比结果。 ? 表 5：在 KITTI 基准数据集上的量化对比结果。 方法局限性 那么该方法有没有局限性呢？
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